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【與三星研究院共築未來③】中國三星電子研發中心：透過機器學習基礎研究洞察革命性創新技術

Mon, 01 Nov 2021 11:01:40 +0000

於此系列報導中，三星新聞中心專訪來自三星全球研發中心的技術專家，深入了解其工作內容及創新如何造福消費者。

第三位專家是2020年加入中國北京三星電子研究院（SRC-B）人工智慧實驗室的主任工程師Bin Dai，負責網路壓縮與終端裝置上的模型設計與研究。以下將介紹他與團隊的重大研究突破。

問：自然語言處理（NLP）和聲學智慧等AI技術是目前的前瞻研究領域，且持續取得新進展。與機器學習有關的核心研究是如何促成AI技術的創新？

歸功於機器學習，各類技術才得以造福用戶。於AI應用領域當中，目前進展最順利的為電腦視覺和語音辨識。現有的先進AI演算法需要使用大量運算資源，故很難導入至行動裝置。為解決此問題，三星AI實驗室正研發具有強大效能的微型模型。如此一來，核心研究成果將能運用於所有AI技術並實現創新。

問：能否簡單介紹北京三星研發中心和主要工作？

SRC-B為三星電子2000年於中國設立的首間先進研發中心，專注前瞻技術創新，主要研究AI及新世代電信技術，包括機器學習、電腦視覺、語言處理、語音智慧及3GPP標準化等，並同時致力促成產學合作。AI實驗室於2019年四月成立，負責機器學習的基礎研究與實務應用，並將研究成果導入三星產品。

問：在成功發表主要研究論文並取得其他成就後，目前團隊在執行的計畫為何？

SRC-B現階段目標是以最有效的方式提升AI演算法準確度，同時減少運算複雜性與所需資源量。為此，三星正進行等變網路（Equivariant Network，為幾何深度學習次領域）和動態推論（Dynamic Inference）兩項主題研究，以準確預測並減少所需資料。電腦視覺資料集包括多樣化的對稱資料，可達到和人眼一樣準確的量測深度，例如影像和光達點雲。於設計等變網路時，三星特別依據資料集本身結構將對稱資料納入，以更少資源實現更優異的表現。

動態推論也是很有趣的研究領域。一般推論方法以固定架構對應所有資料樣本，但動態推論是依據不同資料樣本彈性調整所需的運算資源，簡單樣本使用較少資源，困難樣本則使用較多，以大幅降低平均資源量。

問：從電腦視覺到語音辨識，用戶的應用皆因AI基礎研究才得以實踐。能否請您說明為何AI基礎研究如此重要嗎？還有您與AI實驗室透過哪些研究實現行動體驗最佳化？

網路時代裡資料無所不在，而資料就是知識，欲揭開資料背後的奧祕，並發展出增進大眾福祉的應用，AI演算法是最有效的工具。

團隊研發出基於資訊瓶頸理論（Information Bottleneck，假設網路能將含有雜訊的輸入資料去蕪存菁，就像把資料從瓶子擠壓出去一樣，去除不相干的細節）的網路壓縮演算法，並已應用於影像辨識、圖像分割和機器翻譯等不同任務。我們也積極與SRC-B其他實驗室合作研發更強大的AI演算法，包括神經網路架構搜索（Neural Architecture Search，NAS）和Once-For-All（OFA）解決方案。

問：您認為將所有基本行動技術結合運用機器學習的AI技術，對用戶來說最主要的效益為何？

基於機器學習的AI技術可透過三個面向顯著增進用戶的生活品質：首先，AI技術是許多便利功能的基礎，例如行動裝置的自動問答系統即為AI演算法驅動。其他傳統技術能處理的問題有限，且需預先定義。

相較於僅用傳統技術，加入AI技術後能大幅提高許多應用程式的效能。例如相機的神經影像訊號處理（Image Signal Processing，ISP）若結合深度神經網路，其影像品質將顯著改善。

最後，AI技術可提供用戶未曾使用過但相當實用的服務。如AI技術可依據用戶的特定偏好開發一套專屬軟體，持續提供升級的裝置體驗。

▲中國三星電子研發中心研究團隊

問：團隊如何與中國三星研發中心其他單位互相配合？或甚至是全球其他研發中心？各機構如何整合研究成果，為用戶打造更便利的生活？

我們持續與SRC-B其他團隊密切合作，近期我們與視覺運算（Visual Computing）團隊共同研究，將基於資訊瓶頸理論的壓縮演算法應用至影像辨識和人像分割，打造尺寸極小但效能絲毫不減的模型。2021年我們也一同組隊參加電腦視覺與模式辨識會議（Conference on Computer Vision and Pattern Recognition，CVPR）的神經網路架構搜索競賽，更透過此解決方案奪得冠軍寶座。

此外，我們也與語言智慧（Language Intelligence）團隊合作壓縮機器翻譯模型，成功將其應用程式商品化。

我們堅信，透過與全球AI中心的持續交流合作，將創造更進階的研究與應用成果。

問：在您的專業領域裡，目前主要趨勢為何？您如何將熱門技術融入SRC-B的研究？

現今熱門的技術很多，如高效網路架構設計、自我監督學習（Self-Supervised Learning）及圖形神經網路（Graph Neural Network）。

團隊著重於網路壓縮和微型模型設計，十分適合應用於行動裝置。智慧型手機等裝置搭載的運算資源有限，意味著無法容納尺寸過大的行動裝置服務模型，因此我們專注於設計適用於行動裝置的模型。

欲打造輕量化又強大的模型方法有很多種，我們目前主要研究網路剪枝（Pruning）、量化（Quantization）、知識蒸餾（Knowledge Distillation）、神經網路架構搜索和動態推論。

問：您在SRC-B這些年來，最自豪的成就是什麼？

與通訊研究（Communication Research）團隊合作下，我們研發出無線通訊專用的AI演算法，並於2021年中國信通院（CAICT）舉辦的無線通訊AI大賽（WAIC），全球600多組隊伍中脫穎而出獲得冠軍。能於中國官方5G+AI競賽中繳出亮眼成績，我深感驕傲，也更堅信5G+AI是深具潛力的研究方向。

下一篇文章將帶領讀者與俄羅斯三星研發中心（SRR）系統軟體專家Evgeny Pavlov的專訪。

三星首創業界CXL記憶體平台專用的開放原始碼軟體解決方案

Tue, 26 Oct 2021 09:30:13 +0000

全球先進記憶體技術領導品牌三星電子發表全新可擴展記憶體開發套件（Scalable Memory Development Kit，SMDK），成為業界首款專為CXL（Compute Express Link）記憶體平台打造的開放原始碼軟體解決方案。三星於今年五月推出全球首創支援CXL規範的記憶體模組，大幅擴充現有伺服器系統的記憶體容量及頻寬。繼硬體後，三星進一步研發基於CXL平台的軟體工具，採用易整合的設計，降低資料中心系統開發人員部署CXL記憶體的門檻，加速推進人工智慧、機器學習和5G邊緣運算商機。

CXL互連標準為業界廣為支援的開放式規範，可用於加速器、記憶體模組和智慧I/O裝置等各類型硬體，提升高效能運算（HPC）工作負載效率。

三星電子記憶體產品規劃團隊副總裁Cheolmin Park表示：「三星研發對應的軟體，使資料中心和企業級系統能順暢執行CXL等新世代記憶體解決方案。如今，三星進一步落實承諾，打造整合軟硬體的完整記憶體解決方案，使IT OEM更有效地將新技術導入各系統中。」

無須修改應用即可輕鬆採用CXL記憶體

三星SMDK讓主記憶體與CXL記憶體模組，於異構記憶體系統中順暢地搭配使用。此全方位軟體套件內含程式庫（即多組預先建構且可重複使用的程式碼）和應用程式介面（API，即存取軟體程式碼的接口）。透過SMDK，系統開發人員可輕鬆將CXL記憶體導入高階IT系統，無須修改應用環境，即可最佳化應用軟體設定，以符合特定的系統要求。

業界首創軟體定義（Software-Defined）記憶體管理

全新SMDK亦支援記憶體虛擬化，協助系統設計人員有效管理共用記憶體架構中的擴充記憶體池。透過專利智慧分層引擎（Intelligent Tiering Engine），辨識並配置適合各使用案例的記憶體類型、容量和頻寬。

目前三星SMDK僅開放初期測試與最佳化，預計2022年上半年開放原始碼。三星將持續提升開放原始碼SMDK效能，並與業界頂尖企業合作，擴大CXL記憶體平台於人工智慧、邊緣運算和雲端應用的採用率。

三星電子以先進晶圓製程領導技術展現最新矽晶圓技術創新及生態系統平台

Mon, 27 May 2019 13:10:32 +0000

全球先進半導體技術領導品牌三星電子(15日)於2019美國三星晶圓代工論壇，發表對製程創新及服務的承諾，為矽晶圓產業帶來最新技術的更新消息，並支援目前與未來最高要求的應用。

這場在美國加州聖塔克拉拉舉行的活動，邀請三星電子高階主管和產業專家一同探討半導體技術及製程平台解決方案的發展，涵蓋人工智慧(AI)、機器學習、5G網路、汽車、物聯網 (IoT)、先進資料中心及眾多其他領域之開發。

三星電子晶圓代工業務總裁ES Jung博士表示：「我們站在第四次工業革命的前端，這是一個高效能運算和連線能力的新時代，將會提升全球所有人的生活品質。」

「三星電子完全理解要實踐強大可靠的矽晶圓解決方案，不僅需要最先進的製造和封裝製程以及設計解決方案，還需要與值得信任和具有共同願景的廠商建立合作關係。今年的代工論壇，充分展現我們在所有領域推動發展的承諾，三星電子也很榮幸能主持此次的論壇，並與業界的精英們交流」，Jung博士補充道。

美國晶圓代工論壇重點精華：

全新3奈米 GAE PDK 0.1版已就緒

三星3奈米環繞式閘極(GAA)結構：3GAE開發依照計畫進行中。三星電子指出其3GAE製程設計套件(PDK) 0.1版已於四月推出，協助客戶及早開始設計工作，以及提升設計競爭力和縮短整備時間(TAT)。

與7奈米技術相較，三星3GAE製程設計最高可縮小晶片面積達45%，搭配降低50%的耗能及提升 35%的效能。以GAA為基礎的製程節點，預估將在新一代應用中廣泛採用，例如行動、網路、汽車、人工智慧(AI)和IoT物聯網。

以奈米線為基礎的傳統GAA，由於其有效通道寬度較小，因此需要的堆疊數量較大。另一方面，三星專利GAA：MBCFET（多重橋接型通道FET）採用的是奈米片結構，為每個堆疊提供更高的電流。

雖然鰭式場效電晶體 (FinFET)必須以離散方式調變鰭數，MBCFET 是透過控制奈米片寬度來提供更高的設計彈性。此外，MBCFET 與 FinFET製程的相容性代表兩者能共用相同的製造技術和設備，藉此加速製程開發與提升產量。

三星近期已公布3GAE測試載具設計，未來將專注於提升其效能及功率效率。

如需更多資訊，請參考三星電子新聞中心連結內的GAA圖表和影片。

製程科技藍圖和先進封裝技術更新

三星電子的藍圖包括應用極紫外線(EUV)技術、從7奈米到 4奈米等四種FinFET製程，以及 3奈米 GAA，或MBCFET。

今年下半，三星電子計畫將開始6奈米製程裝置的量產，並完成4奈米製程的開發。

三星電子計畫於四月開發5奈米FinFET製程的產品設計，預計於今年下半完成，並於2020年上半進行量產。

三星的FD-SOI (FDS)製程和eMRAM之拓展，以及一系列先進的封裝解決方案，皆在今年的代工論壇上發表。此外，28FDS製程、18FDS以及具有1Gb容量eMRAM的繼任者開發也都將在今年完成。